1) correlative component analysis
相关主成分分析法
2) relevant component analysis
相关成分分析法
1.
A new approach of feature extraction and recognition for radar target based on bispectrum features and relevant component analysis(RCA) was proposed.
给出了一种基于双谱特征和相关成分分析法(Relevant Component Analysis,RCA)相结合的雷达目标特征提取与识别方法。
3) correlation analysis
相关分析法
1.
A measurement of inertia time constant is discussed,and the necessary mathematical formu- las are derived for calculating the phase difference by means of the maximum likelihood estimate and the correlation analysis.
阐述了惯性时间常数的测量原理,在此基础上详细推导了用于相位差计算的最大似然估计法和相关分析法的数学公式,并在机械平台上完成相关试验以及 Matlab 数据处理程序设计、数据分析。
2.
In order to get the model of environmental acoustic effect in a room,assuming the model is linear and recognizing the impulse response of the model using correlation analysis method.
为了获得室内环境声效的模型,假定该模型为线性并采用相关分析法辨识室内的脉冲响应。
3.
It uses correlation analysis and regression analysis techniques mining the potential relations among indications,and the potential relations between indications and original data.
针对供电企业的关键绩效指标(KPI),指出了供电企业关键指标的分类与分层关系,并采用相关分析法和回归分析法挖掘指标间的潜在关系,以及指标与原始数据之间的关系,使供电企业能从丰富、复杂的数据中,发现并量化潜在规律,对供电企业提高决策效率、改善决策水平具有比较重要的意义。
4) correlation analysis method
相关分析法
1.
Calculation of the lowest navigation stage of Qingyuan station by correlation analysis method
采用相关分析法计算清远站最低通航水位
2.
Then correlation analysis method was used to obtain the times and length of TWA,and etc.
方法先采用谱分析法检测European ST-T数据库中部分不同程度心绞痛患者是否存在TWA现象,再采用相关分析法检测出心动周期中具体发生TWA的时间段的数目和长度等。
5) Method of Correlative Analysis
相关分析法
1.
Identifying the Pulse Response of Control System with a Method of Correlative Analysis;
利用相关分析法辨识系统脉冲响应
6) PCA
主成分分析法
1.
Taking Chengdu as an example,the sustainable development model is worked out and coordinated development degree of this region is analyzed on the basis of ascertaining each exponential weight of eco-environment and social economy based on the PCA.
以成都市为研究区域,采用主成分分析法(PCA)确定选取的生态环境与社会经济各项指标的权重,在此基础上建立可持续发展模型,对该区域生态环境与社会经济的协调发展度进行了分析。
2.
The PCA(principal component analysis) of multivariate statistics is applied to the performance evaluation system with a telecom enterprise taken as multi-objective example to analyze.
将多元统计中的主成分分析法运用于电信企业绩效评价体系中,并针对实例进行了分析和评价。
3.
Based on principal component analysis(PCA),a multi-step method to predict the molten iron sil- icon content using dynamic neural network is introduced.
本文提出一种基于主成分分析法的动态神经网络模型实现高炉铁水含硅量多步预报。
补充资料：主成分分析
| 主成分分析 principal component analysis 将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法。又称主分量分析。在实际课题中，为了全面分析问题，往往提出很多与此有关的变量（或因素），因为每个变量都在不同程度上反映这个课题的某些信息。但是，在用统计分析方法研究这个多变量的课题时，变量个数太多就会增加课题的复杂性。人们自然希望变量个数较少而得到的信息较多。在很多情形，变量之间是有一定的相关关系的，当两个变量之间有一定相关关系时，可以解释为这两个变量反映此课题的信息有一定的重叠。主成分分析是对于原先提出的所有变量，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量在反映课题的信息方面尽可能保持原有的信息。主成分分析首先是由K.皮尔森对非随机变量引入的，尔后H.霍特林将此方法推广到随机向量的情形。信息的大小通常用离差平方和或方差来衡量。 |
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参考词条